审稿意见

一、论文基本情况概述

《基于分组双阶段双向卷积长短期方法的高光谱图像超分辨率网络》一文提出了一种新颖的基于分组双阶段Bi-ConvLSTM网络（GDBN）的方法，旨在提高高光谱图像的空间分辨率，同时保持其光谱信息的完整性。文章详细阐述了该方法的理论基础、网络结构、实验设置及结果分析，具有一定的创新性和应用价值。

二、论文内容评价

研究背景与意义
文章首先介绍了高光谱图像的特点及其在空间分辨率和光谱分辨率之间的权衡问题，明确指出了提高高光谱图像空间分辨率的重要性。随后，回顾了国内外在这一领域的研究现状，并指出了现有方法的不足，为本文的研究奠定了坚实的基础。

研究方法与创新点
文章提出了基于分组双阶段Bi-ConvLSTM网络（GDBN）的方法，该方法通过分组策略有效缓解了计算负担，并保护了光谱信息的完整性。文章详细描述了网络结构，包括编码器中的浅层信息提取模块和深度特征提取模块，以及解码器中的分组卷积和通道注意力机制。此外，文章还引入了多尺度策略和双向卷积长短期记忆网络（Bi-ConvLSTM），进一步提高了特征提取和表示的效率。

文章的创新点主要体现在以下几个方面：一是提出了基于分组的GDBN网络，有效保护了HSI输入的光谱有序性；二是使用双阶段的编码器结构，分别提取图像的浅层信息和深层信息；三是引入了通道注意力机制，增强了网络对特征的组织能力。

实验设置与结果分析
文章在自然数据集CAVE上进行了大量实验，并与现有主流方法进行了对比分析。实验结果显示，本文提出的GDBN方法在多项评价指标上均优于现有方法，特别是在边缘和亮区等高频区域具有明显优势。此外，文章还通过消融实验验证了各个模块的有效性。

三、论文优点

思路清晰，结构严谨：文章从研究背景出发，逐步深入到研究方法和实验设置，最后给出结果分析和结论，整体思路清晰，结构严谨。
创新性强：文章提出的GDBN方法在网络结构和特征提取方面均有所创新，有效提高了高光谱图像的空间分辨率和光谱信息的完整性。
实验充分，结果可靠：文章在自然数据集上进行了大量实验，并与现有主流方法进行了对比分析，实验结果充分验证了所提方法的有效性。
四、论文不足与改进建议

理论阐述部分略显冗长：文章在介绍研究背景和相关工作时，部分内容略显冗长，建议适当精简，突出重点。
实验部分可进一步丰富：虽然文章已经在自然数据集上进行了大量实验，但可以考虑在其他数据集上进行验证，以进一步证明所提方法的普适性。
参数设置可进一步说明：文章在描述实验细节时，部分参数设置（如学习率、批处理大小等）可进一步说明其选择的依据和合理性。
五、审稿结论

综上所述，本文在提高高光谱图像空间分辨率方面提出了新的思路和方法，并通过实验验证了其有效性。文章思路清晰，结构严谨，创新性强，实验结果可靠。因此，我建议《计算机工程与设计》编辑部予以录用，但在发表前需对部分内容进行适当修改和完善。